value = [i for i in df['line']] attr = [i for i in df['city']] geo = Geo("已开通地铁城市分布情况", title_pos='center', title_top='0', width=800, height=400, title_color="#fff", background_color="#404a59", ) geo.add("", attr, value, is_visualmap=True,

这部分代码使用了 pyecharts 库的 Geo 组件，用于绘制地理热力图。具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 从 pandas 数据框中读取 'line' 和 'city' 两列数据，分别存储到 value 和 attr 变量中；
2. 根据数据创建一个 Geo 组件对象，设置标题、宽高、颜色等参数；
3. 调用 Geo 组件对象的 add 方法，向地图中添加数据；
4. 在 add 方法中，第一个参数为该数据系列的名称，这里设为空字符串；
5. 第二个参数为地图上的点的名称，即城市名称，从 attr 变量中读取；
6. 第三个参数为点的值，即该城市的地铁线路数量，从 value 变量中读取；
7. is_visualmap 参数为 True，表示开启可视化映射，即将数据值映射到颜色深浅上；
8. 最后一行没有代码，可能是代码未完整或有误。

需要注意的是，这段代码中的 Geo 组件需要在 Jupyter Notebook、PyCharm 等环境中才能正常显示。如果是在命令行中运行，需要将 geo.render() 方法添加到最后一行，以生成 HTML 文件并在浏览器中查看。

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def create_map(df): # 绘制地图 value = [i for i in df['line']] attr = [i for i in df['city']] geo = ( Geo() .add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111")) .add("", [list(z) for z in zip(attr, value)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, color="white") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="已开通地铁城市分布情况", pos_top="0", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0, max_=25, textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), ) ) geo.render("已开通地铁城市分布情况.html")

这段代码是用 Python 的 pyecharts 库绘制地图的，它会根据输入的数据绘制出已开通地铁城市的分布情况。其中，df 是一个包含城市名称和地铁线路数的 DataFrame 对象，通过获取其中的数据来生成地图。具体来说，代码中使用了 pyecharts 的 Geo 类来绘制地图，通过 add_schema 方法来指定地图类型和样式，然后使用 add 方法来添加城市名称和地铁线路数的数据点，最后通过 set_global_opts 方法来设置全局的图表参数，包括标题、视觉映射和图例等。最后，调用 render 方法将生成的图表保存为一个 HTML 文件。

attr = ["{}".format(i.replace('：无限战争', '')) for i in attr]

这段代码是将列表 attr 中的每个元素进行处理，去除字符串中的 '：无限战争' 部分，并将处理后的结果重新赋值给原来的列表。具体来说，使用列表推导式和字符串的 replace 方法实现了这个功能。每个元素都通过调用 replace 方法将 '：无限战争' 替换为空字符串，并使用 format 方法将结果格式化为字符串。然后，将格式化后的字符串添加到一个新的列表中，最后将新的列表赋值给 attr 变量。